1.中文基础语言分析技术，包括中文分词，词性标注，句法分析等任务。如下图所示例子，给定一段原始文本“中国建筑业呈现新格局”，中文分词将句子切割成词序列，形成“中国 建筑业 呈现 新 格局”；进一步词性标注为每个词标注词的属性，比如NR表示专有名词，NN表示普通名词，VV表示动词，JJ表示形容词；然后句法分析用于解析句子结构信息，比如“中国 建筑业”形成一个名词短语NP，而“呈现 新 格局”表示一个动词短语VP，名词短语和动词短语组合成一个句子。
相关论文：
● Chinese Parsing Exploiting Characters (ACL 2013)
● Character-Level Chinese Dependency Parsing (ACL 2014)
● Transition-Based Neural Word Segmentation (ACL 2016)
● Segmenting Chinese Microtext: Joint Informal-Word Detection and Segmentation with Neural Networks (IJCAI 2017)
● A Simple and Effective Neural Model for Joint Word Segmentation and POS Tagging (TASLP 2018)
2. 面向社会媒体的文本情感分析。如下图所示，给定一段评论意见句，挖掘评论短语“非常满意”和“比较高”，判断其极性正面（+），然后为每个评价短语分析其意见持有者(is-from)和意见对象(is-about)以及意见原因(is-reason)。
相关论文：
● Neural Networks for Open Domain Targeted Sentiment (EMNLP 2015)
● Gated Neural Networks for Targeted Sentiment Analysis (AAAI 2016)
● Context-Sensitive Twitter Sentiment Classification Using Neural Network (AAAI 2016)
● Improving Twitter Sentiment Classification Using Topic-Enriched Multi-Prototype Word Embeddings (AAAI 2016)
● End-to-End Neural Opinion Extraction with A Transition-Based Model (Information Systems 2019)
3. 基于转移的端到端结构学习模型。自然语言处理的任务，例如词法分析、句法分析、细粒度文本情感分析等，其输出一般为序列或者树图结构，这一类任务又称为结构预测任务。基于转移的结构学习算法将这类结构预测任务转换成为序列到序列（Sequence-to-Sequence）的问题，将任务解码变成一系列动作序列，并结合柱搜索和全局优化算法，如下图所示，其中a为动作，柱大小为k。任何结构预测任务均可以用这一统一的框架进行建模，并且其性能也能具有很强的竞争能力，达到目前领先水平。
相关论文：
● A Transition-based Model for Joint Segmentation, POS-tagging and Normalization. (EMNLP 2015)
● Transition-Based Neural Word Segmentation (ACL 2016)
● End-to-End Neural Relation Extraction with Global Optimization (EMNLP 2017)
● Transition-based Neural RST Parsing with Implicit Syntax Features (COLING 2018)
● End-to-end neural opinion extraction with a transition-based model (Information Systems 2019)
4. 深度学习框架。深度学习模型的搭建离不开一个好的框架，当前比较成熟的框架包括Tensorflow, Pytorch, MXNet, Caffe等。我们也可以针对自然语言的任务搭建一个框架，使得深度学习模型的创建和训练更有效率，为此，我们提出了一种基于动态图生成的轻量级的深度学习框架。
相关论文：
● LibN3L: A Lightweight Package for Neural NLP. (LREC 2016)
● N3LDG: A Lightweight Neural Network Library for Natural Language Processing. (北京大学学报，2019)
